FGCLIP-MCP（注：此翻译基于假设的上下文，因为“FGCLIP-MCP”可能是一个特定领域或技术中的术语，其准确含义需根据具体上下文确定。在没有具体上下文的情况下，通常将其视为一个专有名词或缩写进行翻译。）
MCP（模型上下文协议）服务器用于 FG-CLIP 嵌入服务。要获取并配置API密钥，请申请于 https://research.360.cn/sass。
特点/功能
这个MCP服务器提供了以下工具和资源：
工具
- 文本嵌入为文本生成嵌入向量
- 图像嵌入为图像生成嵌入向量
- 余弦相似度计算两个向量列表之间的余弦相似度
用例
这款MCP服务器帮助用户实现以下功能：
- 图像特征提取将图像转换为高维向量表示，用于机器学习和相似度计算
- 文本特征提取将文本转换为支持多语言的语义向量表示
- 多模态相似度计算：
- 图像到图像的相似性比较不同图像之间的视觉相似性 - 图像到文本的相似性实现跨模态检索，例如根据文本描述查找相关图像 - 文本到文本的相似度计算文本之间的语义相似度
借助这些功能，用户可以构建强大的搜索引擎、推荐系统、内容分类系统以及多模态人工智能应用。
工具详情
文本嵌入
为输入文本生成嵌入向量。
参数：
texts要嵌入的文本字符串列表model要使用的模型（默认：“fg-clip”）
返回值：
saved_uris存储嵌入表示的URI列表success操作是否成功error_msg如果有，错误信息
图像嵌入
为图像生成嵌入向量。
参数：
images一个包含图片URL或Base64编码图片的列表model要使用的模型（默认：“fg-clip”）
返回值：
saved_uris存储嵌入的URI列表success操作是否成功error_msg如果有，错误信息
余弦相似度
计算两个向量列表之间的余弦相似度。
参数：
uris_a第一组嵌入的URI列表uris_b第二组嵌入的URI列表mode计算模式（默认：“成对”）
- "pairwise"计算对应位置向量的相似度 - "matrix"为所有向量对计算完整的相似度矩阵
返回值：
similarities相似度值或相似度矩阵shape结果的形状信息success操作是否成功
开发与测试
git clone https://github.com/360CVGroup/FGCLIP-MCP
cd FGCLIP-MCP
uv venv
uv sync
source .venv/bin/activate
export MCP_API_KEY=your_api_key
pytest -qMCP 主机配置
来自 pypi
{
"mcpServers": {
"fgclip-mcp": {
"command": "uvx",
"args": [
"fgclip-mcp"
],
"env": {
"MCP_API_KEY": "your_api_key"
}
}
}
}来自本地
{
"mcpServers": {
"fgclip-mcp-local": {
"command": "uv",
"args": [
"--directory",
"/path_to_fgclip-mcp/src/fgclip_mcp",
"run",
"/path_to_fgclip-mcp/src/fgclip_mcp/__main__.py"
],
"env": {
"MCP_API_KEY": "your_api_key"
}
}
}
}
在……中的用例 Cursor 集成开发环境（IDE）
定位MCP设置 step1
配置MCP设置 step2
启用MCP step3
与MCP聊天
示例：根据给定文本搜索图片 text_2_image
图片URL：
- 这个网址是百度图片搜索的一个链接，直接翻译网址本身没有实际意义，但可以描述其内容为：“百度图片搜索的一个链接，指向一张宽度为500像素、高度为490像素的JPEG格式图片，图片来源于特定的文件或资源（由gips3.baidu.com提供，具体参数包括u=1415797224,2271507256，fm=3081，app=3081等）。” 由于网址参数通常包含特定的系统内部信息或加密数据，直接翻译这些参数并没有实际帮助，主要是为了说明这是一个指向图片的百度搜索链接
- 该网址（https://gips3.baidu.com/it/u=1949034952,1066394115&fm=3081&app=3081&f=JPEG?w=500&h=589）无法直接翻译，因为它是一个图片链接。不过，我可以描述一下这个链接可能指向的内容类型：它可能是一个来自百度图片服务的图片链接，图片宽度为500像素，高度为589像素，格式为JPEG。由于链接本身不包含具体的文字内容，所以无法提供更具体的翻译
许可证
Apache许可证2.0